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不知道大家還記不記得在電影《蟻人2》中，當(dāng)反派想問(wèn)出主人公的下落時(shí)，給他的朋友路易斯注射了一劑“吐真劑”。這針?biāo)幬镏苯幼屄芬姿故裁炊纪庹f(shuō)，把主人公的情感生活都快抖摟干凈了。
而就在近日的《自然——神經(jīng)科學(xué)》上，來(lái)自得克薩斯大學(xué)的科學(xué)家們發(fā)表了一篇論文，文中提到他們?cè)诖笮驼Z(yǔ)言模型的助力下，開(kāi)發(fā)出了一種現(xiàn)代“讀心機(jī)”，雖然它不能讓你直接“說(shuō)真話”，但是可以將你的大腦活動(dòng)轉(zhuǎn)換成清晰的圖像或語(yǔ)言直接表述出來(lái)。
原本電影不過(guò)是電影，但現(xiàn)代“讀心機(jī)”卻打破了人們的認(rèn)知。在這種“讀心機(jī)”誕生之前，最接近“吐真劑”的設(shè)備應(yīng)該是測(cè)謊儀，然而它也是通過(guò)心跳和腦電波等情緒上的起伏來(lái)間接反映人到底有沒(méi)有撒謊。那么這款“讀心機(jī)”到底是如何做到的呢?
AI如何直接讀取思維?
直接讀取思維，或者說(shuō)是“思維解碼”，是指能夠直接從大腦中提取和解析思維的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程涉及諸如神經(jīng)元活動(dòng)模式的識(shí)別，以及將這些模式與特定的思維或感知相關(guān)聯(lián)。
2023年5月1日，美國(guó)得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員在《自然——神經(jīng)科學(xué)》期刊發(fā)表了研究論文。該研究開(kāi)發(fā)了一種名為語(yǔ)義解碼器的新型人工智能系統(tǒng)，只需要分析功能磁共振成像(fMRI)數(shù)據(jù)，就可以以非侵入性的方式，將參與者大腦中所想的故事甚至圖像翻譯成連續(xù)的文本流。這一系統(tǒng)可能會(huì)幫助那些有精神意識(shí)但無(wú)法說(shuō)話的人(例如，中風(fēng)患者、聾啞人)進(jìn)行清晰的交流。
有意思的是，這項(xiàng)研究工作部分依賴于大語(yǔ)言模型(LLM)，而大語(yǔ)言模型正是最近爆火的人工智能聊天軟件 ChatGPT 的基礎(chǔ)。
在訓(xùn)練系統(tǒng)階段，科學(xué)家們讓志愿者躺在fMRI機(jī)器中，在接受fMRI掃描的同時(shí)，從耳機(jī)中聽(tīng)取播客故事。在訓(xùn)練階段，研究人員利用基于GPT-1的大型語(yǔ)言模型，將參與者fMRI數(shù)據(jù)顯示的大腦活動(dòng)，與播客故事里的語(yǔ)言特征聯(lián)系起來(lái)。
志愿者接收幾十個(gè)小時(shí)播客故事后，研究人員會(huì)讓志愿者聽(tīng)一個(gè)全新的故事。這一次，他們要求解碼器根據(jù)志愿者的大腦活動(dòng)，輸出語(yǔ)言來(lái)描述志愿者聽(tīng)到的故事。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，這一系統(tǒng)能夠根據(jù)志愿者的fMRI數(shù)據(jù)，描述出志愿者聽(tīng)到的故事，雖然達(dá)不到100%的準(zhǔn)確度，但是它能夠讀出志愿者大腦中想到的故事的大意。
除了可以將文字故事解讀出來(lái)外，這個(gè)系統(tǒng)還能解碼圖像內(nèi)容。在實(shí)驗(yàn)中，研究人員讓參與者觀看一小段沒(méi)有語(yǔ)音或文字的動(dòng)畫(huà)視頻，然后解碼器可以根據(jù)參與者的大腦活動(dòng)，輸出語(yǔ)言描述視頻中發(fā)生的事件。但這項(xiàng)研究也帶來(lái)了一個(gè)全新的隱私問(wèn)題——一些不懷好意的人是否可以通過(guò)語(yǔ)義解碼器竊取他人大腦中的想法呢?
論文通訊作者 Alexander Huth 教授表示，語(yǔ)義解碼器是量身定做的，在使用前需要經(jīng)過(guò)十幾個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練，志愿受試者需要保持完全靜止，并將精神集中在他們正在聽(tīng)的故事，該系統(tǒng)才能真正發(fā)揮作用。研究團(tuán)隊(duì)也在沒(méi)有接受過(guò)培訓(xùn)的人身上測(cè)試了該系統(tǒng)，其解碼結(jié)果與實(shí)際相差甚遠(yuǎn)。
目前的進(jìn)展
盡管目前還遠(yuǎn)未能完全解碼人類(lèi)思維，但研究人員還是取得了一些關(guān)鍵的進(jìn)步。
例如，在今年3月份，來(lái)自日本京都大學(xué)的科學(xué)家們已經(jīng)成功地使用AI解碼出了人們看到或在大腦中想象的圖像，甚至是他們正在聽(tīng)的或想象的語(yǔ)言。
該研究論文發(fā)表在《生物雜志》網(wǎng)絡(luò)版上。作者說(shuō)：“在這里，我們提出了一種新的圖像重建方法，在這個(gè)方法中，圖像的像素值被優(yōu)化，以使其深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征與人類(lèi)大腦活動(dòng)的多個(gè)層面的解碼相似。”“雖然我們的模型只接受自然圖像的訓(xùn)練，但我們的方法成功地將重建過(guò)程推廣到人工形狀，這表明我們的模型確實(shí)‘重構(gòu)’或‘生成’大腦活動(dòng)的圖像，而不是簡(jiǎn)單地匹配樣本。”
該項(xiàng)技術(shù)的核心在于當(dāng)人在觀察一幅圖像時(shí)，會(huì)在腦海中復(fù)刻這張圖像，AI通過(guò)特定的算法將志愿者的fMRI信號(hào)和圖片的DNN(Deep Neural Networks深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))特征關(guān)聯(lián)，繼而訓(xùn)練可以讀取你思維的AI。
不過(guò)需要強(qiáng)調(diào)的是，目前的研究大多依賴于粗糙的大腦成像技術(shù)和有限的數(shù)據(jù)。因此能解碼的思維種類(lèi)和精度都還有限。
除了準(zhǔn)確度，延時(shí)也是一個(gè)有待解決的問(wèn)題。儀器與人類(lèi)的交互讀取處理信息等都需要時(shí)間，且不同的人大腦的活動(dòng)方式也有差異，這對(duì)于系統(tǒng)的處理性能也是一個(gè)不小的挑戰(zhàn)。
此外，fMRI需要參與者躺在特定的機(jī)器里才能收集到可靠的數(shù)據(jù)，這種苛刻的條件要求會(huì)對(duì)未來(lái)的推廣帶來(lái)不小的阻礙。
未來(lái)的可能
未來(lái)，隨著大腦成像技術(shù)的進(jìn)步和更多的數(shù)據(jù)可用，我們將有可能訓(xùn)練出能夠解碼更復(fù)雜、更精細(xì)的思維的AI。
這不僅可能使我們能夠更深入地理解大腦和思維，也可能開(kāi)啟全新的交流方式，如幫助行動(dòng)困難的人群直接用思維控制界面，或者可以理解語(yǔ)言障礙人群的思維。
然而，能讀取思維的AI也帶來(lái)了一系列道德和倫理問(wèn)題。例如，誰(shuí)有權(quán)訪問(wèn)我們的私人思維?我們應(yīng)該如何保護(hù)思維隱私?這些都是在開(kāi)發(fā)這項(xiàng)技術(shù)時(shí)必須面對(duì)和解決的問(wèn)題。
目前，我們還暫時(shí)不用擔(dān)心該項(xiàng)技術(shù)會(huì)對(duì)人類(lèi)隱私帶來(lái)什么威脅，因?yàn)槊總�(gè)實(shí)驗(yàn)的成功進(jìn)行都需要志愿者的高度配合。如果你不想被機(jī)器讀取到你的思維，可以通過(guò)走神來(lái)樹(shù)立無(wú)懈可擊的屏障。
總的來(lái)說(shuō)，AI直接讀取人類(lèi)思維是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)和機(jī)遇的領(lǐng)域。它和其他所有的革新科技一樣，是一把雙刃劍，它可以為人類(lèi)提供福祉，也可能剝奪人類(lèi)的隱私，引起巨大的倫理問(wèn)題。如何發(fā)展它，如何利用它，都是值得我們深入思考和探討的。
（責(zé)任編輯：華康）
